将 CSV 解析为 Pytorch 张量

Question

我有一个 CSV 文件，其中包含除标题行以外的所有数值。尝试构建张量时，出现以下异常：

 Traceback (most recent call last):
  File "pytorch.py", line 14, in <module>
    test_tensor = torch.tensor(test)
ValueError: could not determine the shape of object type 'DataFrame'

这是我的代码：

 import torch
import dask.dataframe as dd

device = torch.device("cuda:0")

print("Loading CSV...")
test = dd.read_csv("test.csv", encoding = "UTF-8")
train = dd.read_csv("train.csv", encoding = "UTF-8")

print("Converting to Tensor...")
test_tensor = torch.tensor(test)
train_tensor = torch.tensor(train)

使用 pandas 而不是 Dask 进行 CSV 解析会产生相同的错误。我还尝试在对 — 的调用中指定 dtype=torch.float64 torch.tensor(data) ，但再次遇到相同的错误。

原文由 hildebro 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

首先尝试将其转换为数组：

 test_tensor = torch.Tensor(test.values)

原文由 karla 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

我想你只是错过了 .values

 import torch
import pandas as pd

train = pd.read_csv('train.csv')
train_tensor = torch.tensor(train.values)

原文由 Arash 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议